numpy.isfinite

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.isfinite.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.isfinite(x[, out]) = <ufunc 'isfinite'>

测试元素的有限性（不是无穷大或不是数字）。

结果作为布尔数组返回。

参数：	x：array_like 输入值。 out：ndarray，可选数组，其中放置输出。它的类型被保留，并且它必须是保持输出的正确形状。请参见`doc.ufuncs`。
返回：	y：ndarray，bool 对于标量输入，结果是一个新的布尔值，如果输入是有限的，值为True；否则值为False（输入为正无穷大，负无穷大或不为数字）。对于数组输入，结果是一个与输入具有相同维度的布尔数组，如果输入的相应元素是有限的，则值为True；否则值为False（元素为正无穷大，负无穷大或非数字）。

参数：

x：array_like

输入值。

out：ndarray，可选

数组，其中放置输出。它的类型被保留，并且它必须是保持输出的正确形状。请参见doc.ufuncs。

y：ndarray，bool

对于标量输入，结果是一个新的布尔值，如果输入是有限的，值为True；否则值为False（输入为正无穷大，负无穷大或不为数字）。

对于数组输入，结果是一个与输入具有相同维度的布尔数组，如果输入的相应元素是有限的，则值为True；否则值为False（元素为正无穷大，负无穷大或非数字）。

也可以看看

isinf，isneginf，isposinf，isnan

笔记

不是数字，正无穷和负无穷大被认为是非有限的。

Numpy使用IEEE标准二进制浮点运算（IEEE 754）。这意味着不是数字不等于无穷大。正无穷大也不等于负无穷大。但是无穷大等于正无穷。如果在x是标量输入时，或者如果第一个和第二个参数具有不同的形状时，如果还提供第二个参数，则会产生错误。

例子

>>> np.isfinite(1)
True
>>> np.isfinite(0)
True
>>> np.isfinite(np.nan)
False
>>> np.isfinite(np.inf)
False
>>> np.isfinite(np.NINF)
False
>>> np.isfinite([np.log(-1.),1.,np.log(0)])
array([False,  True, False], dtype=bool)

>>> x = np.array([-np.inf, 0., np.inf])
>>> y = np.array([2, 2, 2])
>>> np.isfinite(x, y)
array([0, 1, 0])
>>> y
array([0, 1, 0])